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仓颉:书籍与长内容转 Skill

把书籍、长视频、播客和课程中的知识整理为可调用的能力资料,保留来源索引、方法说明与验证材料。

开源精选知识加工63 个文件11,347 Stars浏览次数 0kangarooking/cangjie-skill MIT版本 a28de55
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正文

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methodology/05-stage3-zettelkasten.md

目标

把原子 skill 之间的关系显式化,形成一个可导航的网络,而不是一堆孤立文件。

三类关系

  1. 依赖 (depends-on): A 的使用前提是先理解 B

    • 例: "检查清单决策" 依赖 "多元思维模型" (因为清单的项来自模型)
  2. 对比 (contrasts-with): A 和 B 是两种可选方案,看情境选一

    • 例: "正向推理" 对比 "逆向思维"
  3. 组合 (composes-with): A 和 B 经常配合使用

    • 例: "能力圈判断" 组合 "安全边际"

执行步骤(v2.1 Bundle 版)

  1. 列出阶段 2 登记进 Capability Bundle 的所有能力
  2. 两两扫描,识别是否存在上述三类关系
  3. 把关系写入 verified.yaml 中各能力的 also_read 字段(能力卡编译时生成"补读"列); 依赖/对比/组合的语义说明写在能力卡末尾的"相关能力"段
  4. 回填 A2: 链接关系确定后,回到每张能力卡的 A2 段,把阶段 2 留下的"与相邻能力的区分" 初稿改成定稿 (同时同步 Bundle 中该能力的 frontmatter.description)
  5. 把 candidates/glossary.md 整理提升为 books/<slug>/GLOSSARY.md,并复制到 .cangjie/capabilities/book/glossary.md(编译时随产物分发)
  6. 路由表 / 能力索引(capability-index.md)由 cangjie.py compile 从 Bundle 自动生成, 不再手写 INDEX.md;legacy-pack 流程仍可用 templates/INDEX.md.template

编译生成的能力索引必须包含

  • 书的基本信息 (作者/年份/一句话主旨)
  • 所有能力的列表,按主题分组
  • 意图/关键词 → 能力卡的映射
  • 推荐学习顺序 (从依赖关系推出)

节制原则

不要硬造关系。如果两个 skill 之间没有真正的依赖/对比/组合关系,就不要写 related_skills。宁可稀疏也不要制造虚假链接。

一个经验值: 一本书拆出 10 个 skill,合理的关系数大约是 8–15 条。低于 5 条说明拆得太独立 (可能单元选得不对),高于 25 条说明在硬凑关系。

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医疗 AI · 产品与独立开发

刘浩南

关注医疗 AI 从 demo 到真实落地,聚焦产品化、商业化与院内工作流效率提升。

12年医疗产研经验,大湾区头部医疗AI公司前产品总监,独立开发者

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